Programme

Introduction au Deep Learning et à Tensor Flow

Animateur : Vincent Pouylain D’Andecy - YOOZ

L’objectif de cet atelier est de proposer une initiation aux principes du Deep Learning et à une mise en application sur le traitement des documents au travers de la librairie Tensor Flow. Un document sera mis à disposition des participants avec une introduction permettant de se familiariser avec les principes généraux du Deep Learning et l’architecture des réseaux profonds, en amont de l’atelier. L’atelier en lui-même commencera directement par une mise en pratique guidée pas à pas permettant d’utiliser Tensor Flow (en Python sous Anaconda) pour mettre en place une chaine de traitement complète, depuis la lecture des entrées jusqu’à l’évaluation, en passant par la phase d’entrainement. Suite à cette première étape, une deuxième, plus libre, permettra d’aller plus loin en se basant sur les scripts fournis et différentes données.

DMOS : A vous de jouer !

Animateurs :Aurélie Lemaitre, Bertrand Coüasnon IRISA – Univ Rennes

Contexte :
Depuis plus de 20 ans, l'équipe Intuidoc a développé un système complet de reconnaissance de documents : la méthode DMOS (Description et MOdification de la Segmentation). Il s’agit d’une méthode de description grammaticale permettant l’expression logique de connaissances sur le document, en combinant des primitives visuelles de différents niveaux. La méthode DMOS a été largement testée dans des contextes variés, et a permis de mettre en place différents scénarios selon les problématiques étudiées, comme par exemple : analyse de documents tabulaires, détection de lignes de texte par vision perceptive, mécanismes d'interaction pour l'analyse d'une collection de documents, analyse de documents hétérogènes par effacements progressifs, fusion de sortie d’OCR à différentes résolutions, intégration stochastique de scores de reconnaisseurs, interactions avec des classifieurs pour l'analyse de documents en ligne, localisation de champs logiques basée sur extraction de POI, inférences de règles par l'analyse de redondances dans des masses de données... Nous mettons maintenant à disposition de la communauté, pour des fins de recherche, un environnement de développement contenant l'intégralité de la méthode DMOS. 
Atelier :
L’objectif de l’atelier est de prendre en main l’environnement de développement et de créer un premier système de reconnaissance de documents. Nous détaillerons la philosophie de création d’un tel système, et les différentes étapes de codage nécessaires. Nous verrons également comment intégrer et combiner des systèmes d’analyse existants (système complet de reconnaissance de structure, reconnaisseurs d’écriture, reconnaisseurs de symboles, détecteurs de primitives, mécanismes d’interaction…) avec une description grammaticale de la connaissance physique, logique et sémantique du contenu. Ce premier pas permettra d’envisager l’utilisation de DMOS pour améliorer la performance et la généricité de vos mécanismes de reconnaissance.
Références :
·     Chazalon, J.; Coüasnon, B. & Lemaitre, A. Iterative Analysis of Pages in Document Collections for Efficient User Interaction, ICDAR, 2011, 503 -507
·     Lemaitre, A.; Camillerapp, J. & Coüasnon, B. Multiresolution Cooperation Improves Document Structure Recognition, IJDAR, 2008, 11, 97-109
·     Coüasnon, B. DMOS, a Generic Document Recognition Method: Application to Table Structure Analysis in a General and in a Specific Way, IJDAR, 2006, 8(2), 111-122